分布式多传感器数据融合航迹关联算法研究

论文摘要

航迹关联算法是数据融合的核心技术之一。论文研究了数据融合中的经典最近邻域算法，分析了其存在的不足，提出了一种新的全局最优航迹关联算法。对新算法进行了实验实现，给出了一个数据融合系统的完整实现方案。论文的主要工作如下：分析了经典最近邻域算法及其在求解航迹关联时存在的问题，指出解的局部性以及关联正确率高度依赖特征阈值是其算法的两个主要局限，在航迹密度较高的情况下容易出现错误关联。针对这一问题，引入全局搜索策略并采用动态规划和跟踪门技术，提出了一种新的全局最优航迹关联算法。在真实的海上目标航迹关联环境下对两种算法进行了实现，与最近邻域算法相比，新算法不仅获得了较高的关联正确率，减少了关联结果对特征阈值的依赖，并且具有与经典算法相同的时间复杂度；给出了一个数据融合系统的详细设计方案，并在VC++6.0环境下进行了系统实现。方案包括航迹对象的储存和更新策略、数据时空对准算法、关联算法在多传感器环境下的使用策略和关联计算的驱动方式等。使用该系统对两种算法进行了实验比对，验证了新算法的正确性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 数据融合
• 1.1.1 数据融合处理过程
• 1.1.2 数据融合系统的优点
• 1.1.3 数据融合研究发展现状
• 1.2 航迹关联算法
• 1.3 本文研究内容
• 1.4 本文章节安排
• 第二章 数据融合、航迹关联理论
• 2.1 数据融合定义
• 2.2 数据融合的处理模型
• 2.3 数据融合的系统结构
• 2.3.1 数据融合的层次结构
• 2.3.2 数据融合的体系结构
• 2.4 数据融合方法
• 2.5 数据融合航迹关联问题
• 2.5.1 数据关联技术
• 2.5.2 航迹关联问题
• 2.6 现有的航迹关联算法
• 2.6.1 基于统计理论的航迹关联算法
• 2.6.2 基于模糊数学的航迹关联方法
• 2.6.3 航迹关联算法分析
• 2.6.4 现有关联算法的共性问题
• 2.7 本章小结
• 第三章 全局最优航迹关联算法
• 3.1 最近邻域算法缺陷分析
• 3.1.1 最近邻域算法
• 3.1.2 引入特征判决的最近邻域算法
• 3.1.3 最近邻域算法的的两个局限
• 3.2 全局最优航迹关联算法设计
• 3.2.1 全局搜索策略
• 3.2.2 使用动态规划方法获取最优航迹对
• 3.2.3 设立基于区域的跟踪门
• 3.2.4 算法完整描述及时间复杂度分析
• 3.2.5 新算法对两个局限的解决
• 3.3 两个对比实验
• 3.3.1 实验环境
• 3.3.2 实验结果
• 3.4 本章小结
• 第四章 数据融合系统实现
• 4.1 系统框架
• 4.2 数据录入模块
• 4.2.1 实验数据
• 4.2.2 航迹报文解析
• 4.2.3 航迹目标管理
• 4.2.4 数据录入完整流程
• 4.3 关联计算模块
• 4.3.1 数据时空对准
• 4.3.2 关联判断
• 4.3.3 关联算法如何应用到多传感器系统
• 4.3.4 关联结果发布
• 4.3.5 航迹关联质量
• 4.3.6 核心计算模块完整工作流程
• 4.4 上层控制与显示模块
• 4.4.1 航迹关联的驱动方式
• 4.4.2 结果呈现方式说明
• 4.4.3 一个场景的执行例子
• 4.5 本章小结
• 第五章 结束语
• 致谢
• 参考文献
• 作者在读期间的研究成果